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	<title>控制相关度 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/controlling-relevance.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/controlling-relevance.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/controlling-relevance.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/controlling-relevance.html</a>
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<b>请注意:</b><br>本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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<h2 class="title">
<a id="controlling-relevance"></a>控制相关度<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/170_Relevance/05_Intro.asciidoc">edit</a>
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</div></div></div>
<p>处理结构化数据（比如：时间、数字、字符串、枚举）的数据库，只需检查文档（或关系数据库里的行）是否与查询匹配。</p>
<p>布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但不止如此，我们还要知道每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。</p>
<p>全文相关的公式或 <em>相似算法（similarity algorithms）</em> 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 <code class="literal">_score</code> 。本章中，我们会验证各种可变部分，然后讨论如何来控制它们。</p>
<p>当然，相关度不只与全文查询有关，也需要将结构化的数据考虑其中。可能我们正在找一个度假屋，需要一些的详细特征（空调、海景、免费 WiFi ），匹配的特征越多相关度越高。可能我们还希望有一些其他的考虑因素，如回头率、价格、受欢迎度或距离，当然也同时考虑全文查询的相关度。</p>
<p>所有的这些都可以通过 Elasticsearch 强大的评分基础来实现。</p>
<p>本章会先从理论上介绍 Lucene 是如何计算相关度的，然后通过实际例子说明如何控制相关度的计算过程。</p>
















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